[发明专利]基于聚类去噪的感兴趣脑区纤维束提取系统及方法

权利要求书

1.一种基于聚类去噪的感兴趣脑区纤维束提取系统，包括纤维束提取模块、聚类去噪模块、纤维束反变换模块，其中：

所述的纤维束提取模块，用于对标准模板中的各向异性FA图像进行全脑范围内确定性纤维束示踪，得到全脑范围内至少100条纤维束以及每条纤维束上所有采样点的三维空间坐标；利用距离公式，计算每条纤维束上每个采样点到感兴趣脑区ROI上每个体素点的距离，将所有距离值中的最小值作为该纤维束到感兴趣脑区ROI的距离；将标准模板中单位体素点的斜对角长度设定为距离阈值；将纤维束到感兴趣脑区ROI的距离小于距离阈值的所有纤维束，组成经过感兴趣脑区ROI的感兴趣纤维束集合；

所述的聚类去噪模块，用于将每条纤维束的第一个采样点作为该纤维束的头部采样点，将感兴趣纤维束集合中所有纤维束的头部采样点组成头部采样点集合；将每条纤维束的正中间的采样点作为该纤维束的中部采样点，将感兴趣纤维束集合中所有纤维束的中部采样点组成中部采样点集合；将每条纤维束的末尾的采样点作为该纤维束的尾部采样点，将感兴趣纤维束集合中所有纤维束的尾部采样点组成尾部采样点集合；对头部采样点集合、中部采样点集合、尾部采样点集合依次进行密度聚类；整合三次聚类的结果，得到聚类后的感兴趣纤维束集合；将聚类后的感兴趣纤维束集合中纤维束条数少于20条的一类纤维束集合视为噪声并删除，得到去噪后感兴趣纤维束集合；

所述的纤维束反变换模块，用于利用三次配准方法，计算每名个体原始弥散张量成像DTI图像到标准模板的精确配准参数图像；利用图像配准软件，计算每名个体的精确配准参数图像对应的反变换参数图像，将反变换参数图像应用于去噪后感兴趣纤维束集合，使其反变换到每名个体的原始弥散张量成像DTI图像中，得到每名个体的感兴趣纤维束集合。

2.根据权利要求1所述感兴趣脑区纤维束提取系统的一种基于聚类去噪的感兴趣脑区纤维束提取方法，其特征在于，对标准模板上经过感兴趣脑区ROI的感兴趣纤维束集合进行聚类，利用聚类结果去除噪声纤维束，将去噪后感兴趣纤维束集合从标准模板反变换到个体图像，该提取方法的步骤包含如下：

步骤1，在标准模板上追踪全脑纤维束：

纤维束提取模块对标准模板中的各向异性FA图像进行全脑范围内确定性纤维束示踪，得到全脑范围内至少100条纤维束以及每条纤维束上所有采样点的三维空间坐标；

步骤2，计算每条纤维束到感兴趣脑区ROI的距离：

纤维束提取模块利用距离公式，计算每条纤维束上每个采样点到感兴趣脑区ROI上每个体素点的距离，将所有距离值中的最小值作为该纤维束到感兴趣脑区ROI的距离；

步骤3，提取经过感兴趣脑区ROI的感兴趣纤维束集合：

第3.1步，纤维束提取模块将标准模板中单位体素点的斜对角长度设定为距离阈值；

第3.2步，将纤维束到感兴趣脑区ROI的距离小于距离阈值的所有纤维束，组成经过感兴趣脑区ROI的感兴趣纤维束集合；

步骤4，利用聚类方法对感兴趣纤维束集合聚类：

第4.1步，聚类去噪模块将每条纤维束的第一个采样点作为该纤维束的头部采样点，将感兴趣纤维束集合中所有纤维束的头部采样点组成头部采样点集合；

第4.2步，将每条纤维束的正中间的采样点作为该纤维束的中部采样点，将感兴趣纤维束集合中所有纤维束的中部采样点组成中部采样点集合；

第4.3步，将每条纤维束的末尾的采样点作为该纤维束的尾部采样点，将感兴趣纤维束集合中所有纤维束的尾部采样点组成尾部采样点集合；

第4.4步，对头部采样点集合、中部采样点集合、尾部采样点集合依次进行密度聚类，整合三次聚类的结果，得到聚类后感兴趣纤维束集合；

步骤5，去除聚类后感兴趣纤维束集合中的噪声纤维束：

聚类去噪模块将聚类后的感兴趣纤维束集合中纤维束条数少于20条的一类纤维束集合视为噪声并删除，得到去噪后感兴趣纤维束集合；

步骤6，将去噪后感兴趣纤维束集合反变换到个体图像：

第6.1步，纤维束反变换模块利用三次配准方法，得到每名个体原始弥散张量成像DTI图像到标准模板的精确配准参数图像；

第6.2步，利用图像配准软件，计算每名个体的精确配准参数图像对应的反变换参数图像，将反变换参数图像应用于去噪后感兴趣纤维束集合，使其反变换到每名个体的原始弥散张量成像DTI图像中，得到每名个体的感兴趣纤维束集合。